.webp)
Что такое анализ отзывов с использованием ИИ
Согласно исследованию BrightLocal, 75% потребителей «всегда» или «регулярно» читают онлайн-отзывы о компаниях, а 50% потребителей доверяют им так же, как и личным рекомендациям друзей и членов семьи. Поэтому анализ обратной связи является чрезвычайно ценным инструментом для получения объективной оценки продукта или услуги.
Анализ обратной связи подразумевает использование методов ИИ и машинного обучения для анализа данных в отзывах клиентов. Интеллектуальный анализ отзывов позволяет быстро сканировать множество данных и обнаруживать тенденции восприятия клиентами продуктов, услуг и бренда, распространенные проблемы, опасения или болевые точки, а также конкретные области, в которых продукт или услуга превосходит ожидания клиентов.
Используя искусственный интеллект, компании могут анализировать обратную связь в большом масштабе и получать целостное понимание клиентского опыта.
Как работает интеллектуальный анализ обратной связи
1. Сбор данных
Сначала системы искусственного интеллекта получают огромные объемы данных из различных источников обратной связи, таких как опросы, обзоры, социальные сети и служба поддержки клиентов. Инструменты ИИ помогают автоматизировать этот процесс, собирая отзывы из разных источников в единую базу данных.
2. Предварительная обработка данных
После сбора данных их необходимо предварительно обработать, чтобы подготовить к анализу. Процесс включает в себя очистку данных путем удаления ненужной информации, исправление орфографических ошибок и стандартизацию формата текста.
Предварительная обработка данных также включает токенизацию, которая подразумевает разбиение текста на отдельные слова или токены. Этот шаг имеет решающее значение для обработки естественного языка, поскольку он позволяет ИИ анализировать настроение, стоящее за каждым словом.
3. Обработка естественного языка
ИИ использует обработку естественного языка для понимания смысла и настроения в отзывах. Он может определять тон и эмоции, понимать сложные предложения и интерпретировать разговорный язык и идиомы. ИИ группирует отзывы по темам, функциям или проблемам, с которым столкнулись клиенты компании.
4. Моделирование тем
После обработки ИИ группирует отзывы по темам, функциям или проблемам, с которым столкнулись клиенты компании. Это позволяет компаниям увидеть, что действительно важно для клиентов и где кроются самые большие возможности для улучшения. ИИ может обнаруживать явные отзывы о функциях или опыте и неявные комментарии о потенциальных разочарованиях или раздражениях.
Например, если во многих отзывах упоминается плохое обслуживание клиентов, ИИ может выделить это как ключевую область беспокойства. С другой стороны, если во многих отзывах хвалят качество продукта, ИИ определяет этот признак как его ключевую силу.
5. Анализ настроений
Анализ настроений позволяет искусственного интеллекту определять, насколько положительными, отрицательными или нейтральными являются отзывы клиентов. Он может анализировать настроения на совокупном уровне, чтобы увидеть, насколько позитивно клиенты относятся к бизнесу в целом. Он также может анализировать настроения по конкретным темам, функциям или точкам соприкосновения, чтобы определить области удовлетворения или недовольства. Настроение является ключевым показателем лояльности и поддержки клиентов.
Например, такие слова, как «любовь», «здорово» и «отлично» будут указывать на позитивное отношение, тогда как такие слова, как «ненависть», «плохо» и «ужасно» будут указывать на негативное отношение. ИИ также может определять сарказм и иронию, обеспечивая более точный анализ настроений.
6. Выводы и рекомендации
Последний шаг — формирование практических рекомендаций на основе анализа. Например, ИИ может предложить улучшить определенный клиентский опыт, перепроектировать функцию продукта, улучшить обучение сотрудников или разработать новую маркетинговую кампанию. Инсайты и рекомендации на основе ИИ позволяют компаниям предпринимать целенаправленные действия для повышения удовлетворенности клиентов и стимулирования роста бизнес-метрик.
Преимущества использования ИИ для анализа отзывов
Использование ИИ для анализа обратной связи дает ряд существенных преимуществ.
Эффективность
ИИ-инструменты помогают компаниям эффективно классифицировать и анализировать данные отзывов клиентов с помощью автоматизированной системы обработки данных. Это сокращает ручной труд команды, которая обычно тратит много времени на обработку больших объемов данных.
Точность
При обработке обратной связи и принятии решений на их основе ИИ-инструменты помогают сократить количество человеческих ошибок и упущений, предоставляя точную аналитику.
Согласованность
Хотя эффективная и точная обработка данных имеет важное значение, при отсутствии согласованности результаты могут отличаться. Несоответствия влияют на результаты и принятие решений. При автоматизации сбора одних и тех же наборов данных для изучения роста и изменений в поведении могут дать полезную информацию.
Подробные инсайты
В эпоху жесткой конкуренции недостаточно знать, доволен клиент или нет. Более глубокое понимание его покупательских привычек, предпочтений, мнений и мыслительных процессов помогает компании улучшить качество услуг и прогнозировать будущие модели потребления.
Улучшение процесса принятия решений
Инструменты искусственного интеллекта, используемые при анализе отзывов клиентов, обеспечивают культуру принятия решений на основе данных, что способствует улучшению продуктов и услуг. Такие инструменты помогают каждому члену команды выбирать, какие данные ему необходимы для эффективного выполнения своей роли.
Улучшение качества обслуживания клиентов
С правильным пониманием того, чего хотят клиенты и что они будут использовать и покупать, стало проще создавать новые продукты, не тратя много времени и денег на маркетинговые исследования. Результат — довольный клиент, который с большой вероятностью снова купит этот продукт или вернется за услугами.
{{razrabotka-e-com-strategii}}
Как автоматизировать анализ обратной связи
Для принятия стратегических решений в компании и понимания в полной мере настроений клиентов все равно необходимо участие специалиста. Поэтому наиболее оптимальным решением для аналитики отзывов является объединение машинного обучения и человеческого интеллекта. В то время как машинное обучение обеспечивает скорость, экономическую эффективность и способность обрабатывать огромные объемы текста за доли секунды, для интерпретации и принятия решений необходима человеческая изобретательность.
Продукт «Наполеон.Отзывы» как раз объединяет машинное обучение и генеративные сети с правилами, разработанными человеком, специфичными для каждой отрасли. Это «no-code» решение, которое автоматически собирает и анализирует отзывы из разных источников. Оно позволяет отслеживать настроение клиентов в реальном времени и оперативно выявлять тренды и аномалии. Продукт не требует длительной настройки: для начала мониторинга достаточно добавить ссылку на интересующий товар, и процесс запускается всего за 10 секунд. Встроенная LLM-модель системы может обрабатывать до 1000 отзывов в секунду, анализируя их тональность и классифицируя по различным категориям, а также проводя углубленный анализ обратной связи от клиентов.
Решением уже пользуются десятки компаний, которые реализуют свою продукцию не только в физических точках продаж, но и в интернет-магазинах, а также на маркетплейсах. Например, бренд натуральных лимонадов Lapochka благодаря интеллектуальному анализу отзывов от Napoleon IT улучшил качество доставки, повысив стойкость к повреждению упаковки товара, а также выпустил новый вкус, проанализировав в отзывах предпочтения покупателей. Федеральная сеть магазинов уходовой косметики ALOEsmart воспользовалась продуктом «Наполеон.Отзывы» и увеличила количество положительных отзывов на 35%, а также повысила лояльность клиентов за счет расширения ассортимента в некоторых магазинах. Решение от Napoleon IT позволило производителю средств гигиены Cotton Club получить рекомендации по улучшению качества продукции, повышению герметичности упаковки и расширению размерного ассортимента. Бренду одежды 12 STOREEZ с помощью системы «Наполеон.Отзывы» удалось наладить автоматизированный процесс обработки клиентских отзывов и оперативно на них реагировать благодаря интуитивно понятному дашборду. Это позволило повысить качество продукции и улучшить уровень обслуживания клиентов, а также существенно сэкономить время, минимизировав количество ручных действий при анализе обратной связи от клиентов.
